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Das Institutsseminar des Instituts für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD) ist eine ständige Lehrveranstaltung, die den Zweck hat, über aktuelle Forschungsarbeiten am Institut zu informieren. Insbesondere soll Studierenden am Institut die Gelegenheit gegeben werden, über ihre Bachelor- und Masterarbeiten vor einem größeren Auditorium zu berichten. Schwerpunkte liegen dabei auf der Problemstellung, den Lösungsansätzen und den erzielten Ergebnissen. Das Seminar steht aber allen Studierenden und Mitarbeiter/-innen des KIT sowie sonstigen Interessierten offen.
| Ort | Gebäude 50.34, Seminarraum 348 oder online, siehe Beschreibung |
|---|---|
| Zeit | jeweils freitags, 11:30–13:00 Uhr / 14:00–15:30 Uhr |
Die Vorträge müssen den folgenden zeitlichen Rahmen einhalten:
- Masterarbeit: 30 Minuten Redezeit + 15 Minuten Diskussion
- Bachelorarbeit: 20 Minuten Redezeit + 10 Minuten Diskussion
- Proposal: 12 Minuten Redezeit + 8 Minuten Diskussion
Weitere Informationen: https://institutsseminar.ipd.kit.edu/. Bei Fragen und Anmerkungen können Sie eine E-Mail an das Institutsseminar-Team schreiben.
Nächste Vorträge
Weitere Vortragstermine können in Absprache mit Betreuer und Erstgutachter/-in erstellt werden. Prinzipiell ist jeder Freitag möglich.
Freitag, 8. Dezember 2023, 11:30 Uhr
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r) | Aleksandra Pawelek | |
|---|---|---|
| Titel | Collective Entity Matching for Linking Structures Over Time in Attributed Material Graphs | |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Daniel Betsche | |
| Vortragsmodus | in Präsenz | |
| Kurzfassung | Entity-matching, or record linkage, is a critical process in data integration to identify and align similar records representing the same real-world entity across different datasets. This research explores collective entity matching, particularly in temporal graphs. Collective approaches address this by incorporating graph structure and feature information into similarity measures. The study offers an overview of the entity-matching process and highlights the integration of collective information. We evaluated these methods on a real dataset, drawing conclusions about their precision in handling dynamically changing graph data. | |
| Vortragende(r) | Clemens Binz | |
|---|---|---|
| Titel | Exploiting Hierarchical Structure in Time Series Data | |
| Vortragstyp | Proposal | |
| Betreuer(in) | Fabian Richter | |
| Vortragsmodus | in Präsenz | |
| Kurzfassung | TBD | |